根据你的实验，我把我的负空间理论修正成以下: 1.CLIP层的负空间 这边专注於语意对齐，是否能将描述prompt整理成一个完整的语意 而非落到语意簇集的稀疏区，导致语意梯度消失 2.Difussion层的负空间 根据CLIP层整理过後的语意梯度，作为稳定扩散模型的导引能否生成完整的图形 如果正常的话，一开始大爆炸的的尘埃(加噪过层) 会慢慢地凝聚收缩成一个稳定的星系(图片)，这就是正常去噪过层 稳定扩散模型生一张正确的图形 如CHATGPT所产的图片(CLIP层加强语意对齐过後) https://i.meee.com.tw/cAYP3cu.png 如果无法凝聚收缩成正常完整的图形，成为一片混乱的星云的话 如不做强语意对齐的MJ所生成的图 https://i.meee.com.tw/3GApD2E.jpg 这就是Difussion因语意梯度消失产生的负空间 这完全对应到Difussion Model的运算过层 https://i.meee.com.tw/EGgLkbv.jpg https://i.meee.com.tw/Izyb6Sg.png =============================== 这里补上扩散模型的数学运算式，说明CLIP向量的确会影向模型收敛，所以不要再说这只 是我的幻想了。 扩散模型的逆过程 (Reverse Process) 扩散模型的生成核心在於从杂讯中逐步还原图像，其数学表示式如下： $$x_{t-1} = x_t + \text{score}(x_t, c) dt + \text{noise}$$ $x_t$：目前时间点 $t$ 的特徵状态（带杂讯的图像）。 $\text{score}(x_t, c)$：代表梯度场（Gradient Field），它指引模型如何修正当前图 像以逼近目标数据分布。 $c$：代表 CLIP 条件向量（Conditioning Vector）。 $\text{noise}$：在过程中加入的随机杂讯，用於增加生成的随机性与多样性。 CLIP 的角色与功能 非生成主体：CLIP 本身并不直接生成像素，它主要负责语义理解。 决定语义方向场：CLIP 透过条件向量 $c$ 提供指导，决定了梯度场的方向，让模型知道 该朝哪个「语义方向」演化（例如：让生成的东西「看起来像一只猫」）。 ==================================== 你这个实验处理的是CLIP层的负空间 没有处理到Difussion层生图的负空间 ※ 引述《galaxy4552 (无闻)》之铭言： : 觉得这篇很有趣 刚好在做模型的PCA实验 : 而我score也许可以观测梯度 : 但梯度这个词有空间上的导数与方向场 : 只能说做了一个势能 : score=α*base +β*Δfield : Δfield = global potential / bias : β 控制 沿 potential 上/下坡 : α 控制 相似度吸引/排斥 : --- : α=1 β=0 : https://meee.com.tw/ZwlvHfg : 是什麽就是什麽 或接近什麽 : --- : α=1 β=1 : https://meee.com.tw/HQ6jnhM : 模型开始找意思 句子长的情况下几乎被"意思"霸版 : --- : 原本只做上面两个 看到这篇文章後才做了这个 : α=1 β=-1 : https://meee.com.tw/3Pi0NyD : 字词中已表达最强烈的意思? : 还是说是 已经有强烈意思 不用有生成方向? : 又或者是说 意思已经足够 不太需要生成? : 又或者是说 不用生成 因为意思足够了 : 可爱的爱 被往上提 : 爱与恨的恨 被往上提 且痛恨 憎恨也都从向量底下捞出来 : β<0 等於抑制全域势能 head，使排序更依赖 query 本身的局部语义吸引。因此，在 组 : 合词中，最强语义成分（爱、恨）会浮出 : --- : 这个我参数设错 但结果好像有点有趣 : α=-1 β=1 : https://meee.com.tw/pEefbxd : 模型在"毁灭"这个词开始在找意思了 (反相似度检索) : α<0 使系统刻意远离 query 的语义吸引，再加上 β>0 的势能偏置，会拉出语义最远 但 : Δfield 高的 token : 不知道有没有说明为何prompt可以观测负空间到这件事 : 也许Δfield升级成向量场且是做出来时就是梯度了 -- --

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